数据库讲稿演示第三章(课件)

数据库讲稿演示第三章(课件)2023-2026ONEKEEPVIEWREPORTING目录CATALOGUE数据库系统概述关系型数据库非关系型数据库SQL语言基础数据库设计数据库系统概述PART01数据库系统：是一个软件系统，用于存储、检索和管理大量数据。它使用数据库管理系统（DBMS）来管理数据，并提供数据存储、检索、更新和删除等功能。数据库系统是现代信息技术的重要组成部分，广泛应用于各个领域，如金融、医疗、科研等。数据库系统的定义负责数据的物理存储，包括磁盘、内存等存储介质。数据存储定义了数据的结构、关系和约束，是数据库系统的核心组成部分。常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。数据模型用于定义和操作数据的语言，如SQL（结构化查询语言）。数据语言存储了关于数据库中数据的元数据信息，如数据类型、约束条件等。数据字典数据库系统的组成使用关系模型来存储和管理数据，是目前应用最广泛的数据库类型。如MySQL、Oracle等。关系型数据库不使用关系模型来存储和管理数据，如NoSQL数据库。常见的非关系型数据库有MongoDB、Redis等。非关系型数据库将数据分散存储在多个节点上，以提高数据存储和查询的效率。如Hadoop分布式文件系统（HDFS）等。分布式数据库数据库系统的分类关系型数据库PART02关系型数据库（RelationalDatabase，RDB）是一种基于关系模型的数据库管理系统，它使用表格来存储数据，并通过二维表的形式表示数据之间的关系。关系型数据库遵循严格的数学理论，通过表格的形式组织数据，每个表格包含一系列行和列，每一列都有明确定义的数据类型。关系型数据库的定义关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）进行数据的查询、插入、更新和删除操作。结构化查询语言（SQL）数据完整性事务处理数据独立性关系型数据库支持数据完整性约束，包括实体完整性、引用完整性和用户自定义完整性。关系型数据库支持事务处理，确保数据的完整性和一致性。关系型数据库的数据独立性较高，数据和应用程序之间的耦合度较低。关系型数据库的特点关系型数据库的扩展性相对较差，随着数据量的增长，性能和可维护性可能会受到影响。扩展性灵活性分布式处理关系型数据库的表结构通常是固定的，难以适应快速变化的数据模型。关系型数据库的分布式处理能力有限，难以处理大规模的分布式数据。030201关系型数据库的局限性非关系型数据库PART03非关系型数据库的定义非关系型数据库是指一种数据存储和管理方式，它不依赖于传统的关系型数据库模型，而是采用其他数据结构和查询方式来存储和检索数据。与关系型数据库相比，非关系型数据库更加灵活，可以更好地适应不同类型的数据和应用程序需求。灵活性可扩展性易用性高性能非关系型数据库的特点01020304非关系型数据库可以存储各种类型的数据，包括结构化和非结构化数据。非关系型数据库通常更容易进行水平扩展，以支持大规模数据和高并发访问。非关系型数据库通常提供更简单的API和查询语言，使得开发人员更容易上手和使用。非关系型数据库通常具有更好的读写性能，特别是在处理大量数据和高并发访问时。非关系型数据库适用于Web应用程序的开发，特别是那些需要快速迭代和灵活数据模型的应用程序。Web应用程序非关系型数据库适用于大数据处理场景，可以高效地存储和处理大量数据。大数据处理非关系型数据库适用于实时数据分析场景，可以快速地查询和分析大量数据。实时分析在物联网场景中，非关系型数据库可以用于存储和管理传感器数据和其他实时数据流。物联网非关系型数据库的适用场景SQL语言基础PART04SQL（StructuredQueryLanguage）是用于管理关系数据库的标准编程语言。SQL语言定义用于查询、插入、更新、删除和修改数据库中的数据。SQL语言功能简洁、易学易用、灵活、高效。SQL语言特点SQL语言概述010204SQL语言的数据查询SELECT语句：用于从数据库表中检索数据。WHERE子句：用于过滤记录，只返回满足条件的记录。ORDERBY子句：用于对结果集进行排序。LIMIT子句：用于限制返回的记录数。03用于向数据库表中插入新记录。INSERT语句用于修改数据库表中的现有记录。UPDATE语句用于从数据库表中删除记录。DELETE语句用于根据指定的条件插入、更新或删除记录。MERGE语句SQL语言的数据操作数据库设计PART05数据库设计是数据库应用的核心，是对现实世界的数据和信息进行抽象、组织并存储在计算机中的过程。数据库设计的主要目标是建立一个高效、可靠、可维护的数据存储和检索系统，以满足用户的需求。数据库设计包括概念设计、逻辑设计和物理设计三个阶段。数据库设计概述概念设计将需求转化为概念模型，使用实体-关系模型或统一建模语言进行描述。物理设计选择合适的数据库管理系统，设计数据的物理存储结构，如索引、分区等。逻辑设计将概念模型转化为逻辑模型，如关系模型，确定数据表、字段、主键、外键等。需求分析了解用户需求，收集和分析数据，确定系统需要存储哪些数据，以及这些数据之间的关系。数据库设计的基本步骤规范化设计通过规范化理论消除数据冗余和不一致性，常用的范式有第一范式、第二范式、第三范式等。反规范化设计为了提高查询性能，故意引入冗余数据或打破规范化约束。Pow